该文对低信噪比红外图像序列中弱小目标的检测与跟踪问题进行了深入、系统的研究,主要研究成果如下:一、通过形态学滤波算法获取红外图像的背景,利用偏态及峰态对实际红外图像噪声的分析表明短时间内局域窗口中的噪声在时间和空间上是平稳的,进一步利用局域窗口估计的噪声均值和方差对噪声进行归一化.二、由于图像预处理结果已经大大提高了信噪比,可以采用最近邻数据关联来确认和跟踪目标.利用恒虚警率准则选择局域窗口检测阈值,得到单帧检测结果,利用目标运动轨迹的连续性进一步去除虚假目标.三、对经典投影算法进行了改进,避免了单帧的硬决策过程.四、将模糊检测与速度滤波器结合,提出一种低信噪比红外图像序列中弱小目标的模糊多帧检测算法.五、对三种点目标检测算法——数据关联目标检测算法、改进投影目标检测算法及模糊多帧目标检测算法在不同信噪比条件下所能达到的检测性能进行了对比研究.六、传统的极坐标系被动跟踪在建立系统模型时就假设目标作匀速直线运动,因此无法跟踪机动目标.